Trata-se de um curso de extensão totalmente a distância cujo propósito é apresentar os fundamentos do aprendizado de máquina com foco em aplicações nas ciências da vida, abordando algoritmos supervisionados e não supervisionados, técnicas de pré-processamento de dados e avaliação de modelos, por meio de ferramentas acessíveis. O curso é voltado para estudantes e graduados em ciências da vida, incluindo áreas como biologia, biomedicina, farmácia, bioquímica, medicina e afins, que desejam iniciar sua formação em bioinformática e ciência de dados aplicada à biologia e à saúde.
Objetivo geral:
O curso proposto tem como objetivo a introdução aos conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, com ênfase na aplicação dessas técnicas a dados biológicos. Serão abordados os principais algoritmos supervisionados e não supervisionados, além de métodos de avaliação de modelos preditivos. O curso é voltado para estudantes das ciências da vida — como biologia, biomedicina, bioquímica, farmácia e áreas afins — que desejam dar os primeiros passos na área de bioinformática e ciência de dados.
Objetivos específicos:
Objetivos
Atração de talentos para a área de Bioinformática
Criação de materiais didáticos para o ensino de aprendizado de máquina paraas ciências da vida
Criação de materiais para ensino de aprendizado de máquina
Oferecer uma oportunidade de estágio em docência para alunos de pós-graduação interessados
Metodologia:
Aulas assíncronas em vídeo, materiais em PDF, laboratórios guiados, fórum de interação no Slack e atividades práticas com dados reais.
Indicadores de avaliação:
Número de alunos formados e taxade desistência, entre outros.
Estudantes membros da equipe
Plano de atividades:
Os estudantes que compõem a equipe do curso de extensão atuarão como monitores e colaboradores na mediação do processo de aprendizagem. Suas principais atribuições incluem o esclarecimento de dúvidas dos participantes por meio da plataforma Slack, promovendo um ambiente de suporte contínuo e colaborativo. Além disso, poderão participar de reuniões online com os alunos para orientação sobre conteúdos e práticas, incentivando a troca de experiências e o aprofundamento dos temas abordados.
Os estudantes também contribuirão para a melhoria contínua do curso, revisando materiais didáticos, exercícios e aulas práticas, com o objetivo de torná-los mais claros, acessíveis e alinhados às necessidades do público-alvo. Serão incentivados a identificar pontos de dificuldade recorrentes e sugerir adaptações pedagógicas e técnicas que enriqueçam a experiência de aprendizagem. A atuação será supervisionada pela equipe docente, com encontros periódicos para acompanhamento e alinhamento das atividades.
Plano de acompanhamento e avaliação:
O acompanhamento e a avaliação do curso serão realizados de forma contínua, com foco na participação dos estudantes, no engajamento com os conteúdos e na consolidação dos conhecimentos. Serão utilizados instrumentos como questionários diagnósticos e de avaliação ao final de cada módulo, atividades práticas com feedback automático ou por parte da equipe, e enquetes de autoavaliação para estimular a reflexão sobre o próprio progresso.
O desempenho dos participantes será acompanhado por meio da plataforma de ensino utilizada, permitindo o monitoramento do acesso às aulas, realização das atividades propostas e participação nas interações em fóruns e no Slack. Ao final do curso, será aplicado um questionário de avaliação geral, abrangendo tanto aspectos pedagógicos quanto técnicos, a fim de identificar pontos fortes e oportunidades de melhoria.
A equipe pedagógica se reunirá periodicamente para discutir os dados coletados e implementar ajustes no curso, visando garantir a qualidade do processo de ensino-aprendizagem. A experiência e sugestões dos alunos também serão consideradas como parte essencial da avaliação formativa do curso.
